基于机器学习的100m高度风速短期预报订正方法

作     者：高金兵 曹润东 于廷照 姚锦烽 申彦波 Gao Jinbing;Cao Rundong;Yu Tingzhao;Yao Jinfeng;Shen Yanbo

作者机构：中国气象局公共气象服务中心北京100081 中国气象局风能太阳能中心北京100081 中国气象局能源气象重点开放实验室北京100081 

出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)

年 卷 期：2025年第46卷第1期

页      面：71-77页

核心收录：

学科分类：08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：中国气象局公共气象服务中心创新基金(K2022002) 西藏自治区科技重大专项(XZ202201ZD0003G05) 国家自然科学基金(62106270) 

主　　题：100m高度风速预报 预报订正 机器学习 深度学习 集成预报 

摘      要：提出一种基于机器学习的先格点订正区域误差、后站点订正局地误差的100 m高度风速短期预报订正方法。首先,基于100 m高度风速格点实况资料,采用深度学习算法对数值天气预报进行格点订正;然后,基于测风塔100 m高度风速观测资料,采用随机森林集成预报订正方法对站点风速预报进行订正;最后,选用内蒙古中部某站点进行分析验证。结果表明,订正前未来84小时风速预报均方根误差(RMSE)为4.25 m/s,格点订正后RMSE降至3.16~3.79 m/s,站点集成订正后RMSE降至2.81 m/s。格点订正后预报误差明显降低,站点集成订正后误差进一步减小。